기후 모델링에서 지구의 기후를 적절하게 묘사 할 수있는 모델을 찾고 있습니다. 여기에는 El Nino Southern Oscillation과 같은 반 순환 패턴이 표시됩니다. 그러나 모델 검증은 일반적으로 비교적 짧은 기간에 걸쳐 이루어지며, 적절한 관측 데이터가 있습니다 (최근 ~ 150 년). 이는 모델이 올바른 패턴을 표시 할 수 있지만 상관 관계와 같은 선형 비교가 모델의 성능을 제대로 발휘하지 못하도록 위상이 잘못되었음을 의미합니다.
이산 푸리에 변환은 일반적으로 이러한 주기적 패턴을 포착하기 위해 기후 데이터를 분석하는 데 사용됩니다 ( 여기서는 예입니다 ). 검증 도구로 사용될 수있는 두 DFT의 유사성에 대한 표준 측정 값이 있습니까 (예 : 모델의 DFT와 관찰의 DFT 비교)?
두 개의 영역 정규화 DFT의 최소값 (절대 실제 값 사용)을 적분하는 것이 합리적입니까? 나는 이것이 점수 초래할 것이라고 생각 . 여기서 정확히 동일한 패턴을 하고 완전히 다른 패턴을 . 그러한 방법의 단점은 무엇입니까?x = 1
3
교차 스펙트럼 측정 인 일관성 (통계 처리가 아닌 신호 처리 의미) 을 사용하여 조사 했습니까 ? 그것이 당신이 찾고있는 측정 유형인지 확실하지 않습니다.
—
jonsca
@ jonsca : 재미있는 것들. 나는 인과 관계를 찾고 있지 않지만 그것이 어떻게 유용한 지 알 수 있습니다. 위키 백과 페이지의 예제는 약간 이상합니다 (왜 기압을 모델 변수로 포함하지 않습니까?). 또한, 90 %가 어디에서 왔는지 잘 모르겠습니다.
—
naught101
그건 좋은 질문이야. 이 예제는 마지막으로 읽은 이후 기사에 추가되었습니다. 나는 그것이 하루와 이틀의 빈도 (따라서 매일 조수 현상과 관련되어 있음)에 중심을 둔 일관성과 관련이
—
있을지
(하지만 90 %를 찾기 위해 통합되었는지는 모르겠습니다)
—
jonsca